Welke mediakanalen vind jij belangrijk om boekeninspiratie op te doen?
Het invullen van onze vragenlijst kost maar een paar minuten en jouw feedback betekent heel veel voor ons!
Het invullen van onze vragenlijst kost maar een paar minuten en jouw feedback betekent heel veel voor ons!
Various fundamental applications in computer vision and machine learning require finding the basis of a certain subspace. Examples of such applications include face detection, motion estimation, and activity recognition. An increasing interest has been recently placed on this area as a result of significant advances in the mathematics of matrix rank optimization. Interestingly, robust subspace estimation can be posed as a low-rank optimization problem, which can be solved efficiently using techniques such as the method of Augmented Lagrange Multiplier. In this book, the authors discuss fundamental formulations and extensions for low-rank optimization-based subspace estimation and representation. By minimizing the rank of the matrix containing observations drawn from images, the authors demonstrate how to solve four fundamental computer vision problems, including video denosing, background subtraction, motion estimation, and activity recognition.
We publiceren alleen reviews die voldoen aan de voorwaarden voor reviews. Bekijk onze voorwaarden voor reviews.
